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摘要
本发明公开了一种基于关键点与梯度均衡损失的全局车道线检测方法,包括步骤：S1、图像的采集、预处理和车道线标注,构成多驾驶场景下的车道线数据集；S2、设计一组关键点全局表征车道线,采用样条插值算法得到细化的关键点序列标签；S3、构建车道线关键点检测模型,采用梯度均衡损失函数优化模型训练；S4、实车检测中模型输入图像帧并输出车道线分类概率图和关键点回归向量图,通过关键点匹配组合与非极大值抑制的后处理,得到最终的车道线检测结果。本发明采用全卷积的深度学习方法,通过特征关键点检测与梯度均衡训练,能够适应大范围复杂驾驶场景下的车道线检测,具有较高的鲁棒性、实时性和定位精度。
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